Dergiler / Istanbul Business Research / 2017 / Cilt: 46 - Sayı: 2

Online Yorumlardan Algılanan Faydanın İncelenmesi: Yorumun Faydalı Bulunma İhtimali ve Aldığı Faydalı Oy Sayısı

Examination of the Online Reviews’ Perceived Helpfulness: The Review’s Possibility of Being Helpful and the Number of Helpful Votes Taken

Sayfa
179–187
Yayın Tarihi
2017-11-01
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bu araştırma sonucunda, bir yorumun aldığı faydalı oy sayısı için yorum ve yorumcunun inandırıcılığının da önemli bir etken olduğu belirlenmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada, bir yorumun faydalı oy alma ihtimali ile aldığı faydalı oy sayısı üzerinde etkili olan değişkenler incelenmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu amaçla, online yorumun olumluluğu/olumsuzluğu, uzunluğu, internet sitesinde yayınlandığı süre ve yorumcunun uzmanlığı değişkenlerinin bir yorumun faydalı oy alma ihtimali ile aldığı faydalı oy sayısı üzerindeki etkileri araştırılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Bu araştırma sonucunda, bir yorumun aldığı faydalı oy sayısı için yorum ve yorumcunun inandırıcılığının da önemli bir etken olduğu belirlenmiştir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:59.163 adet
⚙️Değişkenler:Online Yorum · Algılanan Fayda · Eşik Regresyonu

Özet

Bu çalışmada, bir yorumun faydalı oy alma ihtimali ile aldığı faydalı oy sayısı üzerinde etkili olan değişkenler incelenmiştir. Bu amaçla, online yorumun olumluluğu/olumsuzluğu, uzunluğu, internet sitesinde yayınlandığı süre ve yorumcunun uzmanlığı değişkenlerinin bir yorumun faydalı oy alma ihtimali ile aldığı faydalı oy sayısı üzerindeki etkileri araştırılmıştır. Booking.com adlı internet sitesinde yer alan İstanbul otellerini değerlendirmek amacıyla yazılmış 59.163 adet online yorum için eşik regresyonu analizi uygulanmıştır. Analiz sonuçlarına göre, bir online yorumun olumsuz içerikte, uzun ve güncel olması ile yorumcunun uzmanlığı, yorumun faydalı oy alma ihtimalini arttırırken; bir yorumun olumlu olması ve internet sitesinde uzun süre yayınlanması ile yorumcunun uzmanlığının az olması, o yorumun aldığı faydalı oy sayısını arttırmaktadır. Bu araştırma sonucunda, bir yorumun aldığı faydalı oy sayısı için yorum ve yorumcunun inandırıcılığının da önemli bir etken olduğu belirlenmiştir.

Abstract

In this study, the variables effective on the online review’s possibility of being helpful and the number of helpful votes that a review taken were examined. For this purpose, the effects of online review’s valence, length, the period that a review has been published on the website, and the expertise of a reviewer on the online review’s possibility of being helpful and the number of helpful votes that a review has taken were investigated. Hurdle regression was applied for 59,163 online reviews written to evaluate the Istanbul’s hotels and posted on Booking.com website. According to the results of the analysis, while negative, long, recent online reviews and online reviews written by expert reviewers have higher possibility of being helpful; positive, old reviews and the reviews written by nonexpert reviewers have higher number of helpful votes. As a result of this research, the review’s and reviewer’s credibility are also found to be as effective determinants of the number of helpful votes that a review has taken.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Özbük, M. Y., Yaraş, E., Şen, A. (2017). Online Yorumlardan Algılanan Faydanın İncelenmesi: Yorumun Faydalı Bulunma İhtimali ve Aldığı Faydalı Oy Sayısı. Istanbul Business Research, Cilt: 46 - Sayı: 2, 179–187. https://ajindex.com/articles/65419

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (12)

  1. Agnihotri, A. & Bhattacharya, S. (2016). Online review helpfulness: Role of qualitative factors. Psychology & Marketing, 33(11), 1006-1017.
  2. Baker, A. M., Donthu, N. & Kumar, V. (2016). Investigating how word-of-mouth conversations about brands influence purchase and retransmission intentions. Journal of Marketing Research, 53(2), 225-239. Bigné, E., Caplliure, E. M. & Miquel, M. J. (2016). eWOM on travel agency selection: Specialized versus private label. Psychology & Marketing, 33(12), 1046-1053.
  3. Bowerman, B. L., O’Connell, R. T. & Hand, L. M. (2001). Business Statistics in Practice. McGraw-Hill. Brown, J., Broderick, A. J. & Lee, N. (2007). Word of mouth communication within online communities: Conceptualizing the online social network. Journal of Interactive Marketing, 21(3), 2-20.
  4. Cabosky, J. (2016). Social media opinion sharing: beyond volume. Journal of Consumer Marketing, 33(3), 172-181.
  5. Cameron, A. C. & Trivedi, P. K. (2009). Microeconometrics Using Stata. College Station, Texas: Stata Press. Casaló, L. V., Flavián, C., Guinalíu, M. & Ekinci, Y. (2015). Avoiding the dark side of positive online consumer reviews: Enhancing reviews’ usefulness for high risk-averse travelers. Journal of Business Research, 68(9), 1829-1835.
  6. Chen, J., Teng, L. Y. & Yu, X. (2016). The effect of online information sources on purchase intentions between consumers with high and low susceptibility to informational influence. Journal of Business Research, 69(2), 467-475.
  7. Chen, Z. ve Lurie, N. H. (2013). Temporal contiguity and negativity bias in the impact of online word of mouth. Journal of Marketing Research, 50(4), 463-476.
  8. Cheng, Y. H. ve Ho, H. Y. (2015). Social influence’s impact on reader perceptions of online reviews. Journal of Business Research, 68(4), 883-887.
  9. De Langhe, B., Fernbach, P. M. & Lichtenstein, D. R. (2016). Navigating by the stars: Investigating the actual and perceived validity of online user ratings. Journal of Consumer Research, 42(6), 817-833.
  10. Dünya Turizm Organizasyonu. (2016). UNWTO Tourism Highlights 2016 Edition. Madrid: World Tourism Organization. Felbermayr, A. & Nanopoulos, A. (2016). The role of emotions for the perceived usefulness in online customer reviews. Journal of Interactive Marketing, 36, 60-76.
  11. Filieri, R. (2015). What makes online reviews helpful? A diagnosticity-adoption framework to explain informational and normative influences in e-WOM. Journal of Business Research, 68(6), 1261-1270.
  12. Folse, J. A., Porter III, M., Godbole, M.